fbpx
  • Технологии анализа данных улучшают игру в футбол

    Рассказываем о применении аналитики в футболе — как искусственный интеллект и анализ данных помогают профессиональному спорту.

    Как аналитика появилась в футболе

    В 90-е годы команда «Манчестер Юнайтед» впервые применила аналитику при принятии решений; к 2010 году аналитика стала применяться командами международных лиг. Позднее в футболе произошел стремительный технологический прогресс: появились платформы, способные собирать статистику тренировок, матчей и технических устройств. Тренеры теперь полагаются на аналитические показатели, принимая решения и помогая командам преуспевать.

    Какие инструменты собирают «‎футбольные»‎ данные

    Футбольные команды полагаются на данные следующих источников, чтобы улучшить игру:

    • Датчики Интернета вещей (IoT) и устройства GPS отслеживают движения игроков и мяча в режиме реального времени.
    • Оптическое слежение определяет положение игроков на поле по отношению к мячу, сопернику и товарищам по команде с частотой до 25 раз в секунду.
    • Носимые устройства во время тренировок измеряют интенсивность движения, уровни нагрузки и усталости игроков. Данные поступают непосредственно тренеру.
    • Облачное хранилище данных собирает и объединяет данные с перечисленных устройств.
    • Аналитика больших данных и искусственный интеллект совместно обрабатывают и анализируют данные из различных источников.

    Для чего нужна аналитика в футболе

    Данные, полученные с носимых устройств, применяются для контроля физической формы и оптимизации производительности игроков. Эти данные используются для разработки персональных планов тренировок. При использовании такого оборудования во время матчей, тренеры видят, как работает каждый игрок, чтобы принимать решения о стратегических заменах.

    Процесс игры, записанный датчиками местоположения, анализируют как сеть.  В такой сети узлы представляют игроков, а линии между узлами — взаимодействия, например, передачи внутри команды. Подобный анализ определяет эффективность команд в типичных игровых моментах. Согласно недавнему исследованию, лидирующие команды в пяти ведущих лигах Европы добиваются успеха, отличаясь большим количеством передач за матч.

    Футбольная игра в виде сети для анализа

     

    Лучшие команды совершают больше пассов

    Применяется и прогнозная аналитика, чтобы понимать последствия изменений в составе команды. Показатель, имеющий предсказательную силу, — это ожидаемые голы (xG). Это оценка качества ударов и вероятности голов в атакующей игре. Тренеры адаптируют стратегию команды в соответствии с данными о предстоящих соперниках, стремясь повысить метрику xG.

    Этот перечень не исчерпывающий — технологии и методы анализа данных стремительно шагают вперёд. Однако это явный показатель того, что технологии обработки данных становятся частью спорта.

    Подписаться
    Уведомить о
    guest
    2 Comments
    Старые
    Новые Популярные
    Межтекстовые Отзывы
    Посмотреть все комментарии
    Антон

    Все описанные методы в этой статье вообще не говорят о причинно-следственных связях.

    Сергей

    Устройства собирают данные , а облака их объединяют и хранят. Потрясающе статья раскрывает аналитику в спорте. Автору бы прочитать книжку манибол, чтобы понимать, какие данные, как и зачем собирают. Не хейта ради, просто кликбейт, а не статья получилась.